图片工具
2× 图片增强
拖入一张图片，或按 Ctrl/Cmd+V 粘贴图片。
单张静态 JPEG / PNG / WebP · 15 MB · 262144输入像素 · 单边1024px
选择图片开始。
当前输出PNG
亮度神经增强可能产生瑕疵或伪细节，请在100%核对实际结果。
图片留在当前设备。选图后自动处理，并从本站加载所需模型。
使用说明与常见问题
导入一次，切换功能无需重选。
用本地亮度超分将宽高各放大两倍，再检查实际生成结果。
使用步骤
- 选择一张静态 JPEG、PNG 或 WebP，最多15 MB、262144个输入像素、单边1024像素。
- 选图后自动增强2×。本地模型分块处理，进度与取消一起显示。
- 在100%或200%检查实际结果，下载 PNG，或主动应用到其他图片工具。
本地模型、透明输出与处理边界
选图校验通过后，从本站加载固定 ESPCN 2× 权重与任务独占 WebGL2 运行时，不上传图片。原生解码校正方向后，宽高分别乘二。重新编码为 PNG，保留插值后的透明度，不复制来源元数据。
分块包含模型四像素感受野上下文，并保留原图边界；真实分块输出与整图模型输出独立比较。模型预测全范围亮度，原有色度与预乘 alpha 插值。颜色与精细内容仍可能变化。
替换、清空、取消或离开使旧结果、晚回调和下载作用域失效，释放 Bitmap、Canvas、GPU 资源与对象 URL。图片、名称、尺寸、进度或任意异常文本不进入分析事件。慢设备可能达到处理预算，请尝试更小图片。
常见问题
这只是普通缩放吗？
不是普通 Canvas 缩放或锐化。已训练的 ESPCN 2× 模型为每个输入像素预测四个亮度样本，实际运行神经推理。色度与 alpha 使用双线性插值，并非所有通道都由模型生成。
能恢复真实缺失细节吗？
不能保证。小模型可能改变边缘并产生伪细节或瑕疵，文字、人脸和严重压缩图片尤其需要核对。输出宽高确为各两倍，但尺寸增加不代表保真度提高，请在100%检查实际结果。
为什么限制输入尺寸？
使用带四像素上下文的有界分块、最多262144个输入像素及45秒检查点。输出最多1048576个像素，以限制浏览器本地工作量。不兼容 GPU 会明确失败，不输出假增强结果。